Développeur Python

Bonjour ! Je m'appelle Claudio, développeur spécialisé en web scraping avec plus de 3 ans d'expérience dans l'extraction et l'automatisation de données à forte valeur ajoutée.

Sous le nom CodeAndScrape, je propose des services personnalisés pour collecter automatiquement les données dont vous avez besoin à partir de tout type de site web — simple ou complexe. Mes solutions sont fiables, rapides, et adaptées à vos besoins.

✅ Mes services :

Scraping de sites web (produits, contacts, annuaires, etc.)

Livraison en Excel, CSV, JSON ou base de données

Automatisation de tâches répétitives

Scripts sur mesure, clairs et documentés

Respect des délais et qualité professionnelle

👉 Que vous soyez une entreprise en quête d'efficacité ou un particulier avec un projet bien défini, je vous accompagne à chaque étape, avec sérieux et réactivité.

Compétences

Web scraping
Création de scripts
Python
JavaScript
Node.js

Portfolio

Dans ce projet, j'ai développé une solution d'extraction de données d'un site e-commerce français en utilisant des techniques avancées de web scraping. L'objectif principal était de collecter des informations détaillées sur les produits, notamment les noms, les prix, les dates de livraison, les images, et les niveaux de stock, afin de permettre une analyse approfondie du marché. Pour ce faire, j'ai utilisé des bibliothèques Python telles que BeautifulSoup et Selenium pour naviguer sur le site et extraire les données pertinentes. Une fois les données extraites, elles ont été nettoyées, structurées et stockées dans une base de données pour des analyses futures. Par ailleurs, les images des produits ont été téléchargées et stockées sur un serveur FTP. Ce projet m'a permis d'approfondir mes compétences en scraping tout en apprenant à gérer et à exploiter des données provenant de sources dynamiques.
Dans ce projet, j'ai conçu une solution d'extraction de données à partir d’un site immobilier afin de collecter des informations essentielles sur les annonces de biens en vente et en location. Les données ciblées comprenaient les titres des annonces, les descriptions, les prix, les surfaces, le nombre de pièces, les localisations géographiques, les types de biens (appartement, maison, terrain), ainsi que les images associées. J'ai utilisé les bibliothèques Python telles que Scrapy, BeautifulSoup et Selenium pour automatiser la navigation et le scraping sur le site.
Les données extraites ont été nettoyées et structurées avant d'être stockées dans une base de données relationnelle, facilitant ainsi leur analyse ou leur intégration dans une application tierce. . Ce projet m’a permis de renforcer mes compétences en web scraping, en traitement de données